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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Consolas Xbox Series S y Xbox Series X junto a un mando y capturas de videojuegos sobre un fondo oscuro.
Composición que muestra los modelos Xbox Series S y Xbox Series X rodeados de imágenes de juegos y experiencias de usuario - Imagen: Xbox

Esta actualización hace que tus juegos de Xbox Series S|X funcionen mejor que en la PS5 Pro

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AMD acaba de dar un paso muy importante para mejorar la calidad gráfica de los videojuegos de las consolas Xbox y que se puede interpretar como una forma de alargar la vida útil de las consolas de Microsoft en el mercado ya que, según multitud de rumores, la nueva generación, conocida como Project Helix no llegará hasta finales de 2028, al igual que la PS6. En este sentido, el equipo que dirige Lisa Su ha anunciado el lanzamiento de FSR Upscaling 4.1.2 a las Xbox Series X|S, una nueva versión de su tecnología de reescalado que utiliza Inteligencia Artificial para reconstruir imágenes a mayor resolución a partir de otras más pequeñas.

En resumen

  • AMD lanza FSR Upscaling 4.1.2 para Xbox Series X|S, una tecnología de reescalado por Inteligencia Artificial disponible ya para desarrolladores mediante el Microsoft Game Development Kit.
  • FSR Upscaling 4.1.2 ofrece dos modelos, Full INT8 para mejorar la calidad gráfica y Lite INT8 para reducir el coste computacional en Xbox Series X|S.
  • AMD y Microsoft han optimizado conjuntamente esta tecnología de Inteligencia Artificial para funcionar en la arquitectura RDNA 2 de Xbox Series X|S, hardware con seis años en el mercado.

Este anuncio es especialmente importante porque supone la llegada de esta tecnología de reescalado basado en aprendizaje automático a las consolas de Microsoft. Hasta ahora, los desarrolladores utilizaban FidelityFX Super Resolution basado en algoritmos de reconstrucción tradicionales.

FSR 4.1.2 llega a Xbox Series X|S con dos modelos diferentes

Según podemos leer en este anuncio, FSR Upscaling 4.1.2 ya está disponible para desarrolladores a través de la actualización del Microsoft Game Development Kit (GDK), lo que significa que los desarrolladores ya pueden empezar a integrar esta tecnología en sus juegos. Existen dos modelos de reescalado diferentes: Full INT8 y Lite INT8. Ambos funcionan tanto en la Series X como en la Series S pero tienen diferente finalidad.

Mientras que el modelo Full INT8 está pensado para mejorar la calidad gráfica de los juegos, Lite INT8 reduce el coste computacional y ocupa menos de la mitad de espacio. Los desarrolladores pueden escoger entre uno u otro, dependiendo de cuál encaje mejor en las necesidades de cada juego.

Consola Xbox Series X y mando inalámbrico junto al texto de disponibilidad de AMD FSR 4.1 para desarrolladores.
La tecnología de reescalado AMD FSR 4.1 ya se encuentra disponible para los desarrolladores en las consolas Xbox Series X y S – Imagen: AMD

FSR 4.1.2 utiliza Inteligencia Artificial para reconstruir imágenes a partir de una resolución de renderizado inferior, lo que permite presentar una imagen final más nítida sin tener que renderizar todos sus píxeles de forma nativa, liberando así recursos de la GPU que puede utilizar para otras tareas. Los desarrolladores contarán los modos habituales: Nativo, Calidad, Balanceado, Rendimiento y Ultra rendimiento, por lo que podrán ajustar el funcionamiento de FSR según las necesidades de cada título.

Gracias a FSR, AMD consigue mejorar el rendimiento de un hardware con 6 años en el mercado

Cuando Microsoft lanzó FSR 4 al mercado, lo hizo de la mano de la RX 9000 Series. Si bien es cierto que la compañía limitó esta versión a las nuevas gráficas, la comunidad consiguió hacerlo funcionar en gráficas de la serie 7000 y 6000, demostrando así que la limitación a las RX 9000 era un simple capricho.

Finalmente, AMD dio su brazo a torcer y anunció el lanzamiento de FSR 4 tanto para la RX 7000 Series basada en RDNA 3 y a la RX 6000 con arquitectura RDNA 2, la misma que utiliza la Xbox Series X|S. Para conseguirlo, AMD y Microsoft han trabajado de forma conjunta para optimizar su implementación y hacer posible el uso de modelos de Inteligencia Artificial en un hardware que no fue diseñado para esta tecnología.

Preguntas frecuentes

¿Qué es FSR (FidelityFX Super Resolution) de AMD?
FSR es una tecnología de reescalado desarrollada por AMD que reconstruye imágenes a una resolución superior a partir de fotogramas renderizados en una resolución inferior. Su objetivo es mejorar el rendimiento de los videojuegos sin sacrificar demasiada calidad visual, liberando recursos de la GPU para otras tareas.
¿En qué se diferencia FSR Upscaling basado en IA de las versiones anteriores de FSR?
Las versiones anteriores de FSR se basaban en algoritmos de reconstrucción tradicionales, sin aprendizaje automático. Las versiones más recientes, como FSR 4.1.2, utilizan modelos de Inteligencia Artificial para reconstruir las imágenes, lo que permite obtener resultados más precisos y detallados en la escena final.
¿Qué es la arquitectura RDNA 2 que utiliza Xbox Series X|S?
RDNA 2 es la arquitectura gráfica de AMD que equipa tanto a Xbox Series X|S como a PlayStation 5, lanzada en 2020. Aunque no fue diseñada originalmente para ejecutar modelos de Inteligencia Artificial, puede adaptarse mediante optimizaciones de software para soportar tecnologías como el reescalado basado en IA.
¿Cómo afecta el reescalado por Inteligencia Artificial al rendimiento de una GPU?
El reescalado por IA permite renderizar los juegos a una resolución interna más baja y reconstruir después la imagen final a una resolución superior, reduciendo la carga de trabajo de la GPU. Esto libera recursos que pueden destinarse a mejorar efectos gráficos o mantener una tasa de fotogramas más estable.